A simple semi-automatic approach for land cover classification from multispectral remote sensing imagery.
A simple semi-automatic approach for land cover classification from multispectral remote sensing imagery.
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来自多光谱遥感图像的简单半自动方法，用于土地覆盖分类。
DOI：
10.1371/journal.pone.0045889
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Ren H
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jiang D;Huang Y;Zhuang D;Zhu Y;Xu X;Ren H
土地覆盖数据是各类科学研究的基本数据源。基于卫星数据的土地覆盖分类是一项具有挑战性的任务，需要一种有效的分类方法。在本研究中，提出了一种基于变化检测和半监督分类器的利用多光谱遥感图像对土地利用进行自动分类的方案。仅使用先前的土地覆盖图和现有图像即可对卫星图像进行自动分类；因此，将人为参与减少到最低限度，确保了该方法的可操作性。该方法在中国上海青浦区进行了测试。利用2009年环境卫星一号（HJ-1）30 m空间分辨率影像，根据前期土地覆盖数据和光谱特征，将区域划分为5种主要土地覆盖类型。结果与土地覆盖图验证一致，Kappa 值为 0.79，统计面积偏差比例小于 6%。本研究提出了一种简单的半自动土地覆盖分类方法，利用精度满意的先验地图，集成了视觉解释的准确性和自动分类方法的性能。该方法可方便地在缺乏地面参考信息的地区进行土地覆盖制图或识别快速变化的土地覆盖区域（例如快速城市化）。
Land cover data represent a fundamental data source for various types of scientific research. The classification of land cover based on satellite data is a challenging task, and an efficient classification method is needed. In this study, an automatic scheme is proposed for the classification of land use using multispectral remote sensing images based on change detection and a semi-supervised classifier. The satellite image can be automatically classified using only the prior land cover map and existing images; therefore human involvement is reduced to a minimum, ensuring the operability of the method. The method was tested in the Qingpu District of Shanghai, China. Using Environment Satellite 1(HJ-1) images of 2009 with 30 m spatial resolution, the areas were classified into five main types of land cover based on previous land cover data and spectral features. The results agreed on validation of land cover maps well with a Kappa value of 0.79 and statistical area biases in proportion less than 6%. This study proposed a simple semi-automatic approach for land cover classification by using prior maps with satisfied accuracy, which integrated the accuracy of visual interpretation and performance of automatic classification methods. The method can be used for land cover mapping in areas lacking ground reference information or identifying rapid variation of land cover regions (such as rapid urbanization) with convenience.
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